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（来源：网易科技）

一个13年没写过代码的投资人，重新坐到键盘前，5天、200美元，重建了曾经花掉400万美元和一年半时间的产品——这件事到底是怎么发生的？

近日，Y Combinator在播客节目中发布了一期特别访谈。YC总裁Gary Tan与主持人详细复盘了他过去数月的“复出”经历：在中断编程整整13年后，他借助AI编程工具Claude Code重新开始写代码，并在保持YC全职CEO工作的同时，产出了数十万行代码，多个开源项目在GitHub上从零积累到超过10万颗星。

Gary Tan在节目中说：“我自己也很震惊。13年没写代码，然后突然——砰，我的产出是当年的400倍。”

同时他警示，个人AI时代即将到来，但一个关键问题是——你掌控工具，还是被工具掌控？

5天重建一个“死去”的创业项目

故事要从Gary的第一个YC创业项目说起。

2008年，他做了一个叫Posterous的极简博客平台——“用邮件写博客”。这个产品最终长到了全球前200大网站，被Twitter以约2000万美元收购。后来Twitter关掉了它。Gary没钱从Twitter买回来（要价几百万美元）。

近日，他打开了Claude Code，开始重建这个他2008年创办的第一个YC项目——Posterous。这个平台他已经建过三次了：

200美元对比400万美元。五天对比一年半。

“400倍”从哪里来？

Gary Tan最初在社交媒体上说自己的编码速度是2013年的“100倍”，随即遭到大量质疑——“代码行数不等于生产力”。

他随后做了一件更较真的事：用公开的Git工具对代码进行标准化处理，剔除注释、空行等冗余内容，只统计“逻辑代码行数”。结果出乎他自己意料——数字不降反升，从100倍变成了400倍

这个数字怎么理解？Gary Tan给出了参照系：根据软件工程领域的文献，一名专业工程师每天能产出的经过测试、可投入生产的代码，大约是30到50行。Gary Tan2013年兼职写代码时，大约是每天14行。

现在，他同时调度15个AI代理并行工作，在过去48小时内合并了13个Pull Request。

他说，“我不是在写代码，我是在指挥15个代理去写……但那些代码是真实的、经过测试的、可以运行的。”

工作流实录：他是怎么每天产出数百行代码的

节目中，Gary Tan直接展示了他的真实工作界面。他日常的工作流核心是三个工具的组合：Claude Code + Conductor + GStack。

GStack是什么？ 它本来不是一个“项目”，而是一个意外。Gary Tan发现自己反复在Claude Code里输入相同的指令，烦了，就把常用的指令整理成了一个markdown文件。后来这个文件越来越完善，变成了一套完整的AI编程"技能库"，最后作为开源项目发布，在GitHub上从零积累到超过10万颗星。

他详细描述了一个具体的操作习惯：让Claude在开始写代码之前，先画一张ASCII艺术图——数据流、状态机、依赖关系图、处理流程、决策树，全部用文字符号画出来。

“一旦它把上下文全部加载进来，它做的事情就完整得多了。”他说。

他在GStack里设置了几个核心skills：

他说：“最近48小时我提交了13个PR，想到一个新想法就直接排队，Claude去执行，我来验证。”

“Token Maxxing”：别省，像交房租一样烧token

Gary Tan在节目中反复提到一个他自创的概念——“Token Maxxing”（代币最大化），意思是：不要吝啬AI的token消耗，要尽可能多地给模型喂上下文、多来源交叉验证、做更完整的研究。

他打了个比方：这就像旧金山的房租。

“我们经常跟YC创始人说，旧金山租金很贵，但不住在那里的代价更贵，”他说，“Token Maxxing也是一样。你应该尽可能多地花在模型和token上，而不是把它当成办公桌那样能省则省。”

他的Gary's List网站每篇文章的生成成本大约是5到10美元的API调用费，但系统会自动抓取数十篇文章、整本书、多个数据源，交叉比对后生成有引用来源的深度报道。“花5到10美元，做一个人类记者要花一个月才能做完的研究，”他说。

“轻框架，重技能”：AI工程的底层哲学

Gary在节目中总结了他的核心工程哲学，他称之为“Thin Harness, Fat Skills”（轻框架，重技能）

意思是：不要把精力花在重复搭建“框架层”（harness）上，这一层交给成熟工具就好。真正该投入的，是用自然语言写清楚“这件事应该怎么做”的markdown提示词——也就是“skills”。

他打了个比方：

他认为，很多人在AI工程上失败，正是因为把“应该用语言描述的事情”错误地用代码去实现——代码不理解特殊情况，不理解你是谁，不理解你想要什么。

AI代理像法拉利：会跑，也会抛锚

Gary用了一个贯穿全程的比喻来形容当下的AI编程体验：

他把现在的时代比作“家酿计算机俱乐部”（Homebrew Computer Club）的年代——Apple 1刚出来时，就是一块面包板装进木箱子里钉钉子做的。当下的AI编程工具同样粗糙，同样充满可能性。

个人AI的未来：你控制工具，还是工具控制你？

Gary还抛出了一个更大的判断：

他认为，个人AI的普及将是继个人电脑之后最重要的技术转变。但这个转变有两种走向：一种是你拥有自己的AI，自己的数据，自己写提示词，自己掌控看到什么；另一种是企业控制的AI，就像Facebook算法一样，你不知道背后是谁写的、服务于谁的商业模式。

“这是一个定义性的问题：你会掌控自己的工具，还是你的工具会掌控你？”他说。

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